【摘要】：目前,我國村鎮(zhèn)地表水體的污染問題越來越嚴(yán)重,開展村鎮(zhèn)地表水體的水質(zhì)監(jiān)測工作日益得到關(guān)注和重視。然而國內(nèi)村鎮(zhèn)地表水體水質(zhì)監(jiān)測體系的發(fā)展尚不完善,監(jiān)測分析結(jié)果常存在水質(zhì)信息片面、表達方式單一無序、污染物空間分布不明晰等不足。本文以湖南省長沙市喬口鎮(zhèn)為研究試點,借助地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)理論和多種專業(yè)軟件,對喬口鎮(zhèn)地表水體水質(zhì)污染特征和空間分布狀況展開了相應(yīng)研究,為我國村鎮(zhèn)地表水體水質(zhì)監(jiān)測與模擬提供了新的角度和參考。論文主要研究內(nèi)容如下:(1)采用指數(shù)評價法對喬口鎮(zhèn)域范圍內(nèi)地表水體整體水質(zhì)狀況進行了評價。評價結(jié)果表明喬口鎮(zhèn)地表水體整體水質(zhì)狀況不容樂觀,采樣點中水質(zhì)狀況等級在較好及以上的占比為50.57%,多數(shù)水體富營養(yǎng)化趨勢明顯,亟待監(jiān)控和治理。(2)對喬口鎮(zhèn)各建制村地表水體的平均內(nèi)梅羅指數(shù)開展全局和局部自相關(guān)分析。結(jié)果表明喬口鎮(zhèn)域地表水體污染物分布呈一定程度的正相關(guān)(Moran’I=0.2985),且喬口社區(qū)及其周邊地區(qū)污染程度較高,呈高-高聚集態(tài)勢,藍塘寺村周邊地區(qū)較低,呈低-低聚集態(tài)勢。(3)采用普通克里格OK、以溶解氧為輔助變量的協(xié)同克里格CK-DO、以UV_(254)為輔助變量的協(xié)同克里格CK-UV_(254)、回歸克里格UK和與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的克里格BP-OK等5種插值方法,重點對喬口社區(qū)北部的地表景觀水體--新河的化學(xué)需氧量COD_(Cr)濃度進行空間分布預(yù)測。結(jié)果表明,5種插值方法預(yù)測結(jié)果符合污染源分布的現(xiàn)場勘查情況,較好地反映了水體中COD_(Cr)濃度的空間分布規(guī)律,插值精度表現(xiàn)為以UV_(254)為輔助變量的協(xié)同克里格法最佳,并且隨著插值點數(shù)量的下降,各種插值方法的精度整體呈下降趨勢。
[Abstract]:At present, the pollution of surface water in villages and towns in China is becoming more and more serious, and more attention has been paid to monitoring the water quality of surface water bodies in villages and towns. However, the development of surface water quality monitoring system in villages and towns in China is still not perfect. The results of monitoring and analysis often have shortcomings such as one-sided water quality information, single disorderly expression mode, unclear spatial distribution of pollutants, and so on. In this paper, taking Qiakou Town, Changsha City, Hunan Province as a pilot study, with the help of geostatistics theory and a variety of professional software, the characteristics of surface water quality pollution and the spatial distribution of surface water in Qiakou Town are studied. It provides a new angle and reference for monitoring and simulation of surface water quality in villages and towns in China. The main contents of this paper are as follows: (1) the whole water quality of surface water in Qiaokou town is evaluated by using index evaluation method. The evaluation results show that the overall water quality of surface water body in Qiakou Town is not optimistic. The proportion of water quality status grade in the sampling sites is 50.57, and the eutrophication trend of most water bodies is obvious. It is urgent to monitor and control. (2) to carry out global and local autocorrelation analysis on the average Nemero index of surface water bodies in various formed villages in Qiokou town. The results showed that the distribution of surface water pollutants in Qiaokou town was positively correlated (Moran'I=0.2985) to some extent, and the pollution degree of Qiaokou community and its surrounding areas was high and high, and the surrounding area of Lantang Temple village was lower. (3) using common Kriging OK, with dissolved oxygen as the auxiliary variable, and using UV_ (254) as the auxiliary variable, the co-Kriging CK-UV_ (254). Five interpolation methods such as regression Kriging UK and Kriging BP-OK combined with BP neural network were used to predict the spatial distribution of COD_ (Cr) concentration of chemical oxygen demand (COD_ (Cr) in Xinhe River, a landscape water body in the northern part of Qiaokou community. The results show that the predicted results of the five interpolation methods accord with the field survey of the distribution of pollution sources, and reflect the spatial distribution of COD_ (Cr) concentration in the water better. The interpolation accuracy is the best with UV_ (254) as the auxiliary variable, and with the decrease of the number of interpolation points, the accuracy of various interpolation methods is decreasing as a whole.
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：X832;X52

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本文編號：2423982